本发明专利技术公开一种基于多普勒雷达资料的层云与对流云自动识别方法。本发明专利技术的方法是将被测点的实测多普勒天气雷达资料插值到3维直角坐标系中，按确定的垂直方向高度和垂直格距分层，反演出各高度层的回波强度及水平风场，并计算出相应的水平散度；同时提取并计算3个相关的特征参量：最大回波强度Zmax、垂直液态水含量VIL和最大回波强度的水平梯度反演风信息计算提取散度特征参量，建立隶属函数，并计算出各个特征量隶属度，最后将每个水平格点上层云及对流云对应的不同特征参量所求的隶属度求和得到Pc和Ps，并根据PC＞PS时确定被测点为对流云，反之被测点为层流云。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种气象信息的处理与识别方法，确切讲是一种对气象雷达测定的数据进行处理，以确定被测点属于层云还是对流云的方法。
技术介绍
在气象领域降水估计、灾害性天气的监测和预警、人工影响天气和热动力学中降水区域的非绝热过程垂直分布研究具有很重要的帮助。而降水与云层类别有直接的关系。降水系统从形成机理，持续时间，以及内部结构差异可以将其分为对流云降水和层状云降水。对流云系统常常伴随强的垂直速度、局地辐合及强降水，而层云系统常常伴随弱的上升运动、大的水平一致性和弱的降水强度。层状云降水虽然降水强度弱，但是覆盖面积大、持续时间长，对降水系统的降水量和时间有很重要的作用。气象上将降水系统分成层云及对流云系统有非常重要的作用及意义。首先从云物理方面来看，进行层云及对流云系统识别可以更好的理解降水机制了解云物理过程，对降水估计、灾害性天气的监测和预警、人工影响天气有很大的帮助；第二，从热动力学方面来看，层云和对流云降水区域的非绝热过程垂直分布明显不同，进行云识别具有很重要的作用。目前国际上利用多普勒雷达资料进行云类识别算法用的比较多的就是巅峰值法，该类方法主要利用某个高度的回波强度进行云类识别，该类方法对阈值敏感。关于用雷达资料识别层状云和对流云，国内外已做了很多工作。早期的识别层状云和对流云降水的方法是用雨量计资料做的，只要降水率超过给定的背景阈值就被认为是对流云降水，其余的为层状云，这种技术称作Background-exceedencetechnique (BET)。1984年CHurchuill等人又将该技术发展为二维结构，参见Churchill,D. D. , and R. A. Houze Jr. , 1984 !Development and structure of winter monsoon cloudclusters on 10 December 1978. J. Atmos. Sci. ,41,933-960.,该方法首先用雷达回波强度阈值来确定对流中心，然后给对流中心一个固定的影响半径以确定对流云的面积。1995年Steiner等指出CHurchuill等人方法中固定一个影响半径是不充分的，他们将影响半径改为雷达回波强度的函数，此外把回波强度阈值给为局地平均的背景回波强度的函数，参见 Steiner, M. , and S. E. Yuter, 1995 Climatological characterization ofthree-dimensional storm structure from operational radar and rain gauge data.J. AppI. Meteor.，34，1978-2007,这种方法本质上还是BET方法，但研究者将它称为“巅峰值法”或“SHY95”方法。目前这种方法在国际上比较通用。2000年，Michael和Stevenz在传统SHY95方法的基础上，根据亮带的特征，考虑到水平和垂直方向的回波梯度变化，将回波垂直廓线特征加入该方法中，并用到了雷达资料以外的0°等温线所在高度的资料，参见 Biggerstaff, Michael I. , Steven A. Listemaa, 2000 An Improved Scheme forConvective/Stratiform Echo Classification Using Radar Reflectivity. J.Appl.Meteor.，39，2129-2150.，这在实际应用中可能没有这个资料，使用存在一定局限性。以上所提到的方法都使用固定的阈值或边界条件去进行云识别，所以这些方法就对阈值很敏感。因为层云和对流云在很多方面都有一定的交集，层云及对流云它们之间的边界很难直接定量给出，因此使用固定边界条件或阈值常常会导致误判。所以可以使用更先进的算法来改进云识别方法的灵活性，例如模糊逻辑算法(Fuzzy logic)。该方法理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Lotfi Zadeh于1965年首先提出，它以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一种高级控制策略，参见 Zadeh, L. A. , 1965 : " Fuzzy sets" . Information and Control 8(3)338-353. doi :10.1016/S0019-9958 (65)90241-X. ISSN 0019-9958.。模糊逻辑算法能避免严格的阈值直到所有信息都被综合使用。它强大之处在于它能系统的表达出测量资料中自然模糊，分类及模式识别。该方法已在工程
得到广泛应用，但在气象领域应用很少。肖艳娇等根据层云及对流云的雷达回波分布的3维形态特征，提出相关的候选识 别参数，使用模糊逻辑算法类进行层云及对流云识别，参见肖艳姣，刘黎平，2007 :三维雷达反射率资料用于层状云和对流云的识别研究.大气科学，31(4) :646-654。但该方法在用统计方法确定模糊化过程中隶属函数的断点时候，需要用人工识别的结果作为层云及对流云观测的真值。因此这种算法不能自动化，且工作量较大，并存在很大的主观成份，在业务中不易使用。另外这些算法都仅仅使用了多普勒雷达一个观测量——回波强度，缺少其它的观测信息。
技术实现思路
本专利技术提供一种可克服现有技术不足，可根据雷达测定的云区信息更为准确地确定出被测定区域的云是对流云还是层云。本专利技术的是采用模糊逻辑算法对数据进行处理，其具体做法是首先对信号进行去除噪声和明显错误的处理(即质量控制)，然后(I)将被测点的实测多普勒天气雷达资料进行质量控制后(这里所述的质量控制是指对资料数据进行检查处理去除和修正其中不正确的数据)插值到3维直角坐标系中，垂直方向高度不低于8. 5km，按垂直格距为0. I I. 5km分层，反演出各高度层的回波强度及水平风场，并计算出相应的水平散度；(2)提取并计算特征参量(A)基于层云和对流云具有不同的雷达回波三维形态特征，计算提取3个相关的特征参量(i)最大回波强度Zmax (单位dBZ):各个格点垂直方向最大回波强度值，(ii)垂直液态水含量VIL VIL = 3.44 x 10-3 ^ + Zk+l )1 其中Nz为垂直格点 k=\ Z层数，Zk和Zk+1 (单位mm6/m3)分别为第k层和k+1层的回波反射率因子，层距为Ahk,(iii)最大回波强度的水平梯度|丨2_| (单位dBZ/km)IV,Zmax I = -(ZmaX~ZmaX + Z—~Z—) 其中dx和dy分别为X和y方向水平格距；I max I2n*dx2n*dyy(B)根据反演风信息计算提取散度特征参量(a)底层(0-0. 5km)的散度最小值，(b)次底层(l_2km)的散度平均值，(c)中间层(2.5_6km)散度平均值，(d)中间层(2. 5-6km)散度的标准差， (e)高层(6. 5-8. 5km)散度的平均值；(3)建立隶属函数，并计算出各个特征量隶属度，(A)对基于雷达回波形态提取的3个特征参量的隶属函数为权利要求1. ，采用模糊逻辑算法对数据进行处理，其特征在于 (1)将被测点的实测多普勒本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨毅，陈欣，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：
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